{"id":63185,"date":"2018-09-29T00:00:00","date_gmt":"2018-09-29T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/netzwerkoptimierung-mit-erwarteter-leistung-ein-vorteil-von-data-wrangling-fuer-telekommunikationsanbieter\/"},"modified":"2022-05-09T15:53:18","modified_gmt":"2022-05-09T15:53:18","slug":"netzwerkoptimierung-mit-erwarteter-leistung-ein-vorteil-von-data-wrangling-fuer-telekommunikationsanbieter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/netzwerkoptimierung-mit-erwarteter-leistung-ein-vorteil-von-data-wrangling-fuer-telekommunikationsanbieter\/","title":{"rendered":"Netzwerkoptimierung mit erwarteter Leistung &#8211; ein Vorteil von Data Wrangling f\u00fcr Telekommunikationsanbieter"},"content":{"rendered":"<p>Die gr\u00f6\u00dften Telekommunikationsanbieter sind diejenigen, die einen exzellenten Kundenservice in gro\u00dfem Umfang und mit effektiver Personalisierung anbieten. Um dies zu erreichen, m\u00fcssen diese Telekommunikationsgiganten der Netzoptimierung stets oberste Priorit\u00e4t einr\u00e4umen.<br \/>\n<em><strong>Erfahren Sie also mehr \u00fcber die Netzwerkoptimierung und wie sie mit Big Data zusammenh\u00e4ngt.<\/strong><\/em><br \/>\nBei der Netzwerkoptimierung geht es darum, die Leistung der IT zu beschleunigen und die Belastung des Netzwerks zu minimieren, um die Kosten zu senken und den Datenverkehr zu erh\u00f6hen. In der Telekommunikationsbranche basiert das Ph\u00e4nomen der Netzoptimierung nicht nur auf der Hardware und der Systemarchitektur, sondern h\u00e4ngt auch von den sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Datenverbrauchsraten und der Bandbreite des von den Teilnehmern genutzten Netzes ab. Die Aufrechterhaltung des Gleichgewichts zwischen der Datenstrategie und dem allgemeinen Kundenerlebnis ist f\u00fcr den Erfolg von entscheidender Bedeutung; wie bei jedem Balanceakt kann dies jedoch viel stressfreier sein, als es den Anschein hat.<br \/>\nIn Anbetracht des starken Anstiegs der Formen und Volumina der Datenarten in der Telekommunikationsbranche, wie z. B. unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten, wird es immer schwieriger, die erforderliche Netzwerkbandbreite vorherzusagen. Die immer st\u00e4rkere Nutzung von Netflix hat die herk\u00f6mmliche Medienunterhaltung ersetzt, w\u00e4hrend Videogespr\u00e4che \u00fcber das Internet die gesamte Kommunikationsbranche durcheinander gebracht haben. Heutzutage m\u00fcssen Telekommunikationsanalysten in der Lage sein, gr\u00f6\u00dfere Mengen an halbstrukturierten und unstrukturierten Daten sowie Daten von Dritten sofort zu synthetisieren, um dieses Gleichgewicht zu bestimmen und zu erhalten.<\/p>\n<h2>Warum ist die Netzoptimierung f\u00fcr Telekommunikationsbetreiber so wichtig?<\/h2>\n<p>Die Grundlagen der Bereitstellung eines Telekommunikationsdienstes werden sich nicht \u00e4ndern. Das bedeutet, dass die gr\u00f6\u00dften Telekommunikationsbetreiber weiterhin die besten Produkte und Dienste zu den niedrigsten Kosten anbieten werden. Die Netzoptimierung ist der einzige Faktor, der beide Seiten der Gleichung, n\u00e4mlich Kosten und Einnahmen, gleicherma\u00dfen unterst\u00fctzen kann. In Bezug auf die Kosten kann die Netzoptimierung durch ein schnelleres und besseres Verst\u00e4ndnis der Datenanalyse und einen Einblick in die Analyse der Netzlast w\u00e4hrend der Spitzenzeiten, der Wartung der Hardware, der Netzprotokolle, der Nutzung und der ann\u00e4hernden Echtzeit- und granularen Analyseebenen erreicht werden, was vorher in diesem Umfang nicht m\u00f6glich war.<br \/>\nAndererseits kann eine Umsatzsteigerung bei der Netzoptimierung erreicht werden, indem verstreute Datens\u00e4tze von Verbraucherdaten in einer einzigen zuverl\u00e4ssigen Quelle zusammengef\u00fchrt werden. Die Nutzung von Stimmungsdaten, Markenwahrnehmungen, Posts in sozialen Medien, App-Logs, detaillierten Aufzeichnungen, Zufriedenheitsstufen und Call-Center-Daten in derselben Analyse hat es m\u00f6glich gemacht, Einblicke zu gewinnen, die vorher nicht zug\u00e4nglich waren. Solche Daten lassen sich am besten nutzen, um das Gesamterlebnis der Verbraucher zu verbessern, da sie genauere Vorhersagen \u00fcber die Netzbelastung erm\u00f6glichen. Dadurch k\u00f6nnen schnellere Download-Geschwindigkeiten als je zuvor bereitgestellt, die Kundenabwanderung verringert, bereits verf\u00fcgbare Angebote verbessert und innovative Produkte und Dienste eingef\u00fchrt werden, die den Marktanforderungen und Verbraucherbed\u00fcrfnissen entsprechen.<\/p>\n<h2>Die Herausforderungen, denen sich Telekommunikationsbetreiber bei der Netzoptimierung stellen m\u00fcssen<\/h2>\n<p>Die Netzoptimierung ist f\u00fcr die Anbieter von Telekommunikationsdiensten eine gro\u00dfe Herausforderung. Wenn es bequem w\u00e4re, w\u00fcrde jeder Dienstanbieter in der Telekommunikationsbranche dies bereits tun. Die in den Data Warehouses der multinationalen Unternehmen gespeicherten Daten mit ihren unterschiedlichen Rechts- und Altsystemen haben ein Umfeld geschaffen, in dem der Datenfluss zwischen den verschiedenen Beteiligten sehr schwierig geworden ist. Telekommunikationsdienstleister speichern in einigen F\u00e4llen schon seit mindestens einem halben Jahrhundert Daten, und diese Daten liegen sicherlich nicht in einem Format vor, mit dem heutige Datenwissenschaftler vertraut sind und arbeiten. Daraus ergab sich die Notwendigkeit, Verfahren zur Datenbereinigung einzuf\u00fchren, was als zus\u00e4tzliches Hindernis bei der regelm\u00e4\u00dfigen Verteilung von Daten innerhalb eines Telekommunikationsunternehmens angesehen wird.<br \/>\nDar\u00fcber hinaus sind nicht nur Telekommunikationsdienstleister mit rechtlichen Problemen und Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Datenzugang konfrontiert, sondern auch mit der internen Politik und Kultur, die den Datenfluss hemmen, sowie mit Engp\u00e4ssen in der IT-Abteilung, die haupts\u00e4chlich auf Personalmangel und die Einstellung inkompetenter Mitarbeiter zur\u00fcckzuf\u00fchren sind. Wenn der tats\u00e4chliche Bestand an Daten erreicht ist, werden etwa 80 % der Zeit eines durchschnittlichen Analysten durch die Aufgabe der Datenaufbereitung in Anspruch genommen. Dies ist ein weiterer Grund, der ein Hindernis auf dem Weg zur Einsicht darstellt.<\/p>\n<h2>Verbesserte Netzoptimierung f\u00fcr Telekommunikationsbetreiber &#8211; wie geht das?<\/h2>\n<p>Datenqualit\u00e4tswerkzeuge erm\u00f6glichen eine Echtzeit-Datensynthese und demokratisieren das Verfahren zur Datenanalyse, auch bei der besonders verstreuten und weit verzweigten Datenlandschaft von Telekommunikationsunternehmen. Telekommunikationsdienstleister k\u00f6nnen ihre IT-Abteilungen entlasten, indem sie das Verfahren zur Aufbereitung der Daten vereinfachen und die Zeit f\u00fcr die Gewinnung von Erkenntnissen aus den komplizierten Netz-, Abrechnungs- und Kundendaten verk\u00fcrzen. Dies bietet verschiedene Vorteile, wie z. B. Zeit- und Ressourcenersparnis, und versetzt Telekommunikationsbetreiber in die Lage, den st\u00e4ndig wachsenden Bedarf an Netzoptimierung zu decken.<\/p>\n<h3>Reduzieren Sie die Belastung der IT<\/h3>\n<p>Die IT-Abteilung wird entlastet, Nicht-Konstrukteure k\u00f6nnen auf Daten aus allen m\u00f6glichen Quellen zugreifen, die Datenabfolge wird sichergestellt und der Bedarf an wertvoller Entwicklungszeit f\u00fcr die st\u00e4ndige Unterst\u00fctzung von Analysen wird minimiert.<\/p>\n<h3>Big Data &#8211; Zug\u00e4nglichkeit durch Design<\/h3>\n<p>Die L\u00f6sungen f\u00fcr die Datenaufbereitung sind f\u00fcr die Verwaltung umfangreicher Datenmengen konzipiert, bei denen es \u00fcblich ist, Daten im Gigabyte- und Terabyte-Bereich zu verarbeiten. Leistungsstarke <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\">Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr die Datenaufbereitung<\/a> erm\u00f6glichen ein schnelles Feedback zu gr\u00f6\u00dferen Datenmengen, was zu hocheffizienten Gewinnen f\u00fchrt.<\/p>\n<h3>Interaktivit\u00e4t<\/h3>\n<p>Benutzerfreundliche und hochgradig interaktive Darstellungen wie die Datenqualit\u00e4tsleiste erm\u00f6glichen eine komfortable Validierung. Die benutzerfreundliche Oberfl\u00e4che von Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr die Datenaufbereitung erm\u00f6glicht es den Anwendern, die Datenbereinigung mit ein paar einfachen Klicks durchzuf\u00fchren, anstatt sie m\u00fchsam zu programmieren.<\/p>\n<h3>Automatisierung<\/h3>\n<p>Die erwarteten Authentifizierungsskripte im Zusammenhang mit Datenqualit\u00e4tsproblemen werden automatisiert und standardm\u00e4\u00dfig ausgef\u00fchrt, sobald die Datenaufbereitungsl\u00f6sung mit den Daten vertraut ist.<br \/>\nDatenqualit\u00e4ts-Tools erm\u00f6glichen es Analysten, mit den Daten auf eine Art und Weise zu arbeiten, die zuvor nicht f\u00fcr m\u00f6glich gehalten wurde, und die gewonnenen Erkenntnisse f\u00fcr eine fundierte und verbesserte Entscheidungsfindung zu nutzen, was sich schlie\u00dflich in einem optimierten Telekommunikationsnetz niederschl\u00e4gt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die gr\u00f6\u00dften Telekommunikationsanbieter sind diejenigen, die einen exzellenten Kundenservice in gro\u00dfem Umfang und mit effektiver Personalisierung anbieten. 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